論文の概要: Finding the Needle in the Crash Stack: Industrial-Scale Crash Root Cause Localization with AutoCrashFL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.22530v1
• Date: Sun, 26 Oct 2025 04:43:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.235301
• Title: Finding the Needle in the Crash Stack: Industrial-Scale Crash Root Cause Localization with AutoCrashFL
• Title（参考訳）: クラッシュスタックの針を見つける:AutoCrashFLによる産業規模のクラッシュルートの局所化
• Authors: Sungmin Kang, Sumi Yun, Jingun Hong, Shin Yoo, Gabin An,
• Abstract要約: 本稿では,プログラムアンダーテスト(PUT)からのクラッシュダンプと対応するソースコードのリポジトリへのアクセスのみを必要とするクラッシュのローカライズのためのエージェントであるAutoCrashFLを提案する。 我々は,3500万行以上のコードからなる産業用ソフトウェアプロジェクトであるSAPの実際のクラッシュに対してAutoCrashFLを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.35168055783183
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Fault Localization (FL) aims to identify root causes of program failures. FL typically targets failures observed from test executions, and as such, often involves dynamic analyses to improve accuracy, such as coverage profiling or mutation testing. However, for large industrial software, measuring coverage for every execution is prohibitively expensive, making the use of such techniques difficult. To address these issues and apply FL in an industrial setting, this paper proposes AutoCrashFL, an LLM agent for the localization of crashes that only requires the crashdump from the Program Under Test (PUT) and access to the repository of the corresponding source code. We evaluate AutoCrashFL against real-world crashes of SAP HANA, an industrial software project consisting of more than 35 million lines of code. Experiments reveal that AutoCrashFL is more effective in localization, as it identified 30% crashes at the top, compared to 17% achieved by the baseline. Through thorough analysis, we find that AutoCrashFL has attractive practical properties: it is relatively more effective for complex bugs, and it can indicate confidence in its results. Overall, these results show the practicality of LLM agent deployment on an industrial scale.
• Abstract（参考訳）: フォールトローカライゼーション(FL)は、プログラム障害の根本原因を特定することを目的としている。 FLは通常、テスト実行から観察される失敗をターゲットとしており、しばしば、カバレッジプロファイリングや突然変異テストのような正確性を改善するために動的解析を伴います。 しかし、大規模な産業用ソフトウェアでは、全ての実行のカバレッジを計測することは違法に高価であり、そのような技術の使用は困難である。 本稿では,これらの問題に対処し,産業環境でFLを適用するために,プログラムアンダーテスト(PUT)からのクラッシュダンプと対応するソースコードのリポジトリへのアクセスのみを必要とするクラッシュのローカライズのためのLLMエージェントであるAutoCrashFLを提案する。 我々は,3500万行以上のコードからなる産業用ソフトウェアプロジェクトであるSAP HANAの実際のクラッシュに対してAutoCrashFLを評価した。 実験の結果、AutoCrashFLは、ベースラインで達成された17%に比べて、上部で30%のクラッシュが検出されたため、ローカライズに有効であることが判明した。 徹底的な分析により,AutoCrashFLは複雑なバグに対して比較的効果的であり,その結果に対する信頼性を示すことができるという,魅力的な実用性を持っていることがわかった。 これらの結果は,LLMエージェントの産業規模での展開の実用性を示している。

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